## ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION DAN FUZZY K-NN UNTUK PREDIKSI SAHAM BERDASARKAN PESAING
1 Risma Rahmalia Fitriani, 2 Ernastuti, 3 Ericks Rachmat Swedia 1 Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma, 2,3 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Gunadarma
Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 risma@staff.gunadarma.ac.id, 2 ernas@staff.gunadarma.ac.id, 3 ericks_rs@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Prediksi saham adalah hal yang sangat berpengaruh bagi seorang investor. Investor akan mampu menemukan saham yang tepat dan waktu yang tepat untuk membeli atau menjual dengan melakukan prediksi saham. Prediksi yang akurat dapat membantu investor untuk mendapatkan keuntungan  yang  besar.  Keuntungan  yang  besar  sebanding  dengan  resiko  besar  yang  terkait dengan hal tersebut dan ada kesempatan yang sama dalam kehilangan uang. Keuntungan yang besar  serta  resiko  kehilangan  yang  besar,  menyebabkan  para  investor  dituntut  untuk  bisa melakukan berbagai analisa untuk mengukur nilai saham. Pada penelitian ini dilakukan prediksi fluktuasi  harga  saham  berdasarkan  fluktuasi  harga  saham  perusahaan  pesaing  dengan menggunakan algoritma Learning Vector Quantization (LVQ) dan Fuzzy K-Nearest Neighbours. Data  saham  yang  diprediksi  adalah  saham  perusahaan  Apple,  berdasarkan  fluktuasi  harga saham  perusahaan  IBM,  Cisco,  Fujitsu,  Hewlett-Package,  dan  Ericsson  dengan  waktu  dari tanggal  4  Januari  2000  sampai  dengan  tanggal  31  Agustus  2015.    Pengujian  dilakukan  dari tanggal  1  September  sampai  30  September  2015.  Data  yang  diperoleh  dari  situs  resmi http://finance.yahoo.com  yang  memuat  data  harga  saham  dari  waktu  ke  wakt  .  Hasil  prediksi fluktuasi  harga  saham  perusahaan  Apple  terhadap  empat  saham  perusahaan  pesaing  lainnya memiliki persentase prediksi benar dengan nilai terendah yaitu 47.62% untuk algoritma Learning Vector Quantization (LVQ) dan nilai tertinggi yaitu 61.90% untuk algoritma Fuzzy KNN.

## Kata Kunci: Fuzzy KNN, Learning Vector Quantization, prediksi saham

## Abstract
Stock prediction is a very influential thing for an investor. Investors will be able to find the right stock and the right time to buy or sell by making stock predictions. Accurate predictions can help investors to get big profits. Big profits are comparable to the big risks and there is an equal opportunity to lose money. Large profits and a large risk of loss cause investors to be able to carry out various analyzes to measure the value of stock. In this study, predictions of stock price fluctuations based on fluctuations in stock prices of competing companies using Learning Vector Quantization (LVQ) and Fuzzy K-Nearest Neighbors algorithms. The predicted stock data is the Apple company's shares based on fluctuations in the stock prices of IBM, Cisco, Fujitsu, Hewlett- Package,  and  Ericsson  with  the  time  from  January  4,  2000  to  August  31,  2015.  Tests  are conducted  from  September  1  to  September  30  2015.  Data  obtained  from  the  official  website http://finance.yahoo.com  which  contains  stock  price  data  from  time  to  time.  The  prediction  of Apple company stock price fluctuations against four other competing companies' stocks has the correct  percentage  prediction  with  the  lowest  value  of  47.62%  for  the  Learning  Vector Quantization (LVQ) algorithm and the highest value of 61.90% for the Fuzzy KNN algorithm.
Keywords: Fuzzy KNN, Learning Vector Quantization, Stock Prediction

## PENDAHULUAN
Investasi  pada  hakikatnya  merupakan penempatan sejumlah dana pada saat ini dengan harapan untuk memperoleh  keuntungan  dimasa mendatang  [1].  Salah  satu  alokasi  dana  oleh masyarakat adalah pembelian saham yang dijual di  pasar  modal.  Saham  adalah  tanda  bukti penyertaan  kepemilikan  modal  atau  dana  pada suatu  perusahaan.  Saham  juga  dapat  diartikan sebagai kertas yang tercantum dengan jelas nilai nominal,  nama  perusahaan  dan  diikuti  dengan hak dan kewajiban yang dijelaskan kepada setiap pemegangnya  [2].  Saham  mengandung  resiko. Fluktuasi  harga  saham  dapat  naik,  tetap,  bisa juga  turun,  dan  bahkan  bisa  barang  yang  tidak ada  harganya  sama  sekali  apabila  perusahaan emiten ternyata bangkrut.
Pasar  saham  telah  membuat  orang memperoleh keuntungan yang besar, namun ada resiko besar yang terkait dengan hal tersebut dan ada  kesempatan  yang  sama  dalam  kehilangan uang.  Akibatnya  para  investor  dituntut  untuk bisa melakukan berbagai analisa untuk mengukur  nilai  saham,  salah  satunya  yaitu analisa  teknikal.  Hal  ini  merupakan  salah  satu masalah  yang  menantang  untuk  memprediksi tren pasar saham dengan tepat. Masalah ini telah menarik perhatian banyak peneliti dalam bidang matematika, teknik, dan keuangan.  Data saham perusahaan menjadi lebih mudah tersedia untuk orang  lain  karena  akses  informasi  yang  lebih mudah di internet.
Analisis  teknikal  merupakan  analisis pasar atau sekuritas yang memusatkan perhatian pada  indeks  harga,  harga  saham  atau  statistik pasar  lainnya  dalam  menemukan  pola  yang mungkin  dapat  memprediksikan  harga  dari model  gambaran  yang  dibuat  [3].    Tujuannya adalah  untuk  mengidentifikasikan  suatu  tren atau  pola  yang  berulang  dari  pergerakan  harga saham  dan  kemudian  dieksploitasi  untuk mendapatkan  kentungan.  Para  analis  teknikal juga  percaya  bahwa  proses  perubahan  harga saham  yang  disebabkan  oleh  adanya  suatu informasi  yang  baru  di  pasar  akan  cenderung mengikuti suatu tren tertentu.
Penelitian  untuk masalah  prediksi saham telah  banyak  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti terdahulu.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Ahmad menjelaskan algoritma machine learning dan data  mining untuk  prediksi  saham  [4]. Analisa  prediksi  saham  menggunakan  ANFIS telah dilakukan oleh Agrawal, Jindal, dan Pillai [5]. Penelitian yang dilakukan oleh Liu dan Ma menganalisa  prediksi  saham menggunakan  BP- NN  [6].    Alkhatib,  Najadat,  Hmeidi,  dan Shatnawi  membahas  mengenai  analisa  prediksi saham  perusahaan  menggunakan  algoritma KNN dan non linier regression [7].
Data sangat diperlukan untuk melakukan prediksi  saham.  Data  saham  yang  diperlukan adalah  data  yang  sesuai  dengan  metode  yang digunakan.  Data  yang  umumnya  digunakan untuk  implementasi  penelitian  diatas  hanya menggunakan data saham perusahaan yang akan
diuji.  Penggunaan  data  saham  pesaing  sebagai acuan  untuk  prediksi  saham  perusahaan,  untuk saat ini belum pernah dilakukan.
Penelitian ini akan mengimplementasikan algoritma Learning Vector Quantization (LVQ)
dan Fuzzy  K-Nearest  Neighbours untuk memprediksi fluktuasi saham berdasarkan harga fluktuasi saham perusahaan pesaing. Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data saham 5 perusahaan dari 10 perusahaan perangkat keras dengan pendapatan terbesar sesuai dengan hasil survei Yahoo Finance, Canada. Perusahaan yang dijadikan  sampel  yaitu  IBM,  Apple,  Cisco, Fujitsu,  Hewlett-Package,  dan  Ericsson  dengan periode  4  Januari  2000  sampai  dengan  31 Agustus  2015.  Data  yang  diperoleh  dari  situs
resmi  http://finance.yahoo.com  yang  memuat data harga saham dari waktu ke waktu.

## METODE PENELITIAN
Secara umum, penelitian ini terdiri dari 2 tahapan prediksi algoritma. Tahap pertama yaitu tahap  prediksi  saham  menggunakan  algoritma Learning  Vector  Quantization .  Tahap  kedua yaitu  prediksi  saham  menggunakan  algoritma Fuzzy  K-Nearest  Neighbours .  Pada  tahap terakhir  ini  perlu  adanya  bobot(K)  yang dimasukkan untuk menentukan prediksi saham. Diagram  alur  pada  Gambar  1  menjelaskan tentang  alur  kerja  dari  program  yang  dibuat untuk pengujian dari penelitian ini.
Gambar 1. Diagram Alur
Penelitian diawali dengan menginput data saham  ke  dalam  program,  kemudian  program akan  menampilkan  data  saham  yang  telah diklasifikasikan  menjadi  dua  kelas  yaitu  naik
dan turun. Setelah itu user harus memasukkan K yang  berfungsi  untuk  menentukan  banyaknya tetangga terdekat yang digunakan dan memasukkan price  open untuk  masing-masing
perusahaan dan memasukkan waktu dari saham yang  akan  di  prediksi.  Kemudian user dapat memilih perusahaan mana yang akan diprediksi berdasarkan perusahaan lain. Di dalam program untuk  memprediksi  harga  saham  terdapat  dua algoritma  sebagai  pembanding  yaitu Learning Vector  Quantization dan Fuzzy KNN. User dapat  memilih  kedua  algoritma  tersebut  mana yang terlebih dahulu untuk diuji.  Pada prediksi menggunakan  algoritma Fuzzy KNN,  program akan menghitung fungsi keanggotaan tiap kelas sehingga  didapatkan  hasil  nilai  untuk  masing- masing kelas.  Selanjutnya dari hasil nilai kelas tersebut,  program  akan  memilih  nilai  kelas terbesar yang kemudian dijadikan sebagai hasil prediksi untuk algoritma Fuzzy KNN. Algoritma Learning  Vector  Quantization digunakan  pada supervised  learning untuk  mengklasifikasikan vektor-vektor input .  Kelas  yang  dihasilkan berdasarkan jarak vektor tersebut. Hasil prediksi yang  ditampilkan  dalam  program  dari  kedua algoritma tersebut berupa fluktuasi saham yaitu naik  atau  turun.    Kemudian  jika user ingin kembali menguji prediksi saham perusahaan lain dengan  data  yang  sama,  maka user dapat memasukkan K dan price open.

## Algoritma  Fuzzy  KNN  dan  Learning  Vector

## Quantization
Prediksi  saham  pada  penelitian  ini menggunakan algoritma Learning Vector Quantization dan Fuzzy  K-Nearest  Neighbors ( Fuzzy KNN). Langkah-langkah yang dilakukan
yaitu input data saham, nilai bobot pangkat (m), nilai K, dan price open. Setelah itu program akan menghitung  dan  mendapatkan  hasil  prediksi untuk kedua algoritma tersebut.
Proses memasukkan data pada penelitian ini  adalah  untuk  memasukkan  data open  price untuk  setiap  perusahaan  sesuai  dengan  waktu yang  ditentukan  dalam  proses  prediksi  saham. Data yang dimasukkan berupa data angka. Pada aplikasi,  setelah  dimasukkan  data  harga, kemudian akan ditampilkan data fluktuasi saham berdasarkan last  price dari  masing-masing perusahaan.  Kemudian  data  yang  muncul  akan diklasifikasikan  dengan  klasifikasi  naik  atau turun  berdasarkan  harga open .  Jika  data  saham menyatakan  harga open lebih  besar  dari  harga close , maka data diklasifikasikan ke dalam kelas naik.    Jika  data  saham  menyatakan  harga open lebih  kecil  dari  harga close ,  maka  data diklasifikasikan ke dalam kelas turun.
Pada penelitian ini terdapat pilihan untuk memasukkan  perusahaan  yang  akan  diprediksi berdasarkan  harga  saham  perusahaan  pesaing. Untuk kolom K (tetangga terdekat) dimasukkan untuk  proses  perhitungan  prediksi  saham menggunakan  algoritma Fuzzy  K-Nearest Neighbours . Selanjutnya program akan mengambil  data  saham  sebuah  perusahaan  dari komputer.

## Learning Vector Quantization
Learning  Vector  Quantization (LVQ) digunakan  pada supervised  learning untuk
mengklasifikasikan  vektor-vektor input .  Kelas yang  dihasilkan  berdasarkan  jarak  vektor tersebut. Jika ada dua vektor memiliki jarak yang cukup  dekat  atau  mendekati  sama  maka  kedua vektor  tersebut  dikelompokkan  ke  dalam  kelas yang sama [8].
Algoritma Learning  Vector  Quantization sebagai  berikut:  Untuk  setiap  vektor input  x masukan  dilakukan  tahap-tahap  berikut:  (1)
Kompetisi.  Nilai ) , ( n j x w D dikalkulasi  dari skor fungsi untuk setiap node output j. Sebagai contoh, untuk jarak
Euclidean,
 = i ni ij n j x w x w D 2 ) , ( ) , ( . Lalu menentukan
node j  yang  meminimalkan ) , ( n j x w D atas semua node output .  (2) Kooperasi. Identifikasi semua node  output j  dalam  lingkungan  J didefinisikan oleh lingkungan dengan ukuran R. Untuk node ini  dilakukan  hal  berikut  untuk semua bidang record input : Adaptasi.
Penyesuaian bobot dengan menggunakan Persamaan (1).
) ( , , , current ij ni current ij new ij w x w w − + = 
(1). (3) Tingkat pembelajaran dan ukuran lingk- ungan disesuaikan sesuai kebutuhan. (4) Berhen ti ketika kriteria terminasi terpenuhi.
Proses pelatihan jaringan Learning Vector Quantization diawali  dengan  penetapan  awal nilai-nilai  acak  yang  sangat  kecil  pada  vektor- vektor bobot w yang terdapat pada unit-unit lapis kompetitif.  Vektor  bobot  yang  menyatakan
hubungan dari unit input ke sebuah unit I di lapis kompetitif dinotasikan seperti pada Persamaan (2).
𝑤 =   𝑤 𝑖1 , 𝑤 𝑖2 , … , 𝑤 𝑖𝑝 , 𝑖 = 1,2, … , 𝑛
(2)
Setiap  pola input pada Learning  Vector Quantization dinyatakan  sebagai  suatu  vektor input x . Langkah selanjutnya adalah menghitung matching  value untuk  setiap  unit  pada  lapisan kompetitif terhadap nilai pola input menggunakan Euclidean norm .

## Fuzzy K-Nearest Neighbour
Proses  prediksi  pada Fuzzy KNN  yaitu menghitung fungsi keanggotaan pada tiap kelas. Setiap data diklasifikasikan ke dalam tiga kelas yaitu  tetap,  naik  dan  turun.    Persamaan  (3) merupakan  rumus  yang  digunakan  pada Fuzzy KNN [9].
) (  = − − = −  = k k m k m k i k i X X d X X d C X U C X U 1 1 2 1 2 ) , ( ) , ( ) , ( , (3)
Perhitungan Fuzzy KNN yaitu menghitung nilai  fungsi  keanggotaan  kelas  yang  dimulai dengan  menjumlahkan  seluruh  hasil  (subtotal) perkalian  antara  derajat  keanggotaan  kelas 𝑈(𝑋 𝑘 , 𝐶 𝑖 ) dengan bobot jarak. Nilai hasil tersebut dibagi  dengan  seluruh  hasil  (subtotal)  bobot jarak.  Banyaknya data yang dihitung tergantung dengan input K (jumlah tetangga terdekat).
Nilai  derajat  keanggotaan  akan  dihitung setiap  kelasnya  berdasarkan  klasifikasi  data saham yaitu naik dan turun.  Jika data termasuk
dalam anggota kelas, maka fungsi keanggotaan bernilai 1 dan jika data bukan termasuk anggota kelas, maka fungsi keanggotaan bernilai 0.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  prediksi  harga  penutupan saham  pada  program  dilakukan  terhadap  data saham  Apple  terhadap  empat  data  perusahaan lainnya.  Data saham diuji menggunakan  algoritma Learning Vector Quantization dan Fuzzy KNN.
Nilai K yang digunakan adalah 100.  Data yang diuji  dimulai  dari  tanggal  1  September  2015 sampai dengan tanggal 30 September 2015. Data saham yang diuji diperoleh dari sumber website http://finance.yahoo.com.
Tujuan analisa ini adalah melihat seberapa banyak  jumlah  prediksi  yang  benar  dalam memprediksi  kenaikan  dan  penurunan  saham dengan  melihat  pengaruhnya  terhadap  saham perusahaan lain menggunakan algoritma Learning Vector Quantization dan Fuzzy KNN.
Tabel 1. Uji Coba Algoritma LVQ
Pada  Tabel  1,  terdapat  empat  kolom fluktuasi  saham  perusahaan  pesaing  yang merupakan input pada  algoritma Learning Vector Quantization . Kolom “Fluktuasi
(Aktual)”  merupakan  perbandingan  harga pembukaan  dengan  harga  penutupan  saham
Tanggal FLUKTUASI LVQ Fluktuasi Aktual Keterangan CISCO   FUJITSU HP ERICSSON 01-09-2015 Turun Turun Turun Turun Turun Turun Sesuai 02-09-2015 Naik Naik Naik Naik Naik Naik Sesuai 03-09-2015 Naik Naik Naik Naik Naik Turun Tidak Sesuai 04-09-2015 Turun Turun Turun Turun Turun Naik Tidak Sesuai 08-09-2015 Naik Naik Naik Naik Naik Naik Sesuai 09-09-2015 Naik Turun Naik Naik Naik Turun Tidak Sesuai 10-09-2015 Turun Naik Turun Naik Turun Naik Tidak Sesuai 11-09-2015 Turun Turun Turun Naik Turun Naik Tidak Sesuai 14-09-2015 Naik Naik Naik Turun Naik Turun Tidak Sesuai 15-09-2015 Turun Naik Turun Turun Turun Naik Tidak Sesuai 16-09-2015 Naik Naik Naik Naik Naik Naik Sesuai 17-09-2015 Turun Naik Turun Naik Turun Turun Tidak Sesuai 18-09-2015 Turun Turun Turun Turun Turun Naik Tidak Sesuai 21-09-2015 Turun Naik Turun Turun Turun Naik Tidak Sesuai 22-09-2015 Turun Turun Turun Turun Turun Naik Tidak Sesuai 23-09-2015 Naik Turun Naik Turun Naik Naik Sesuai 24-09-2015 Turun Turun Turun Naik Turun Naik Tidak Sesuai 25-09-2015 Naik Naik Naik Naik Naik Naik Sesuai 28-09-2015 Turun Turun Turun Turun Turun Turun Sesuai 29-09-2015 Turun Turun Turun Naik Turun Turun Sesuai 30-09-2015 Naik Turun Naik Naik Naik Naik Sesuai
yang sebenarnya terjadi, sedangkan pada kolom “LVQ”  merupakan  hasil  perhitungan  prediksi dari  algoritma Learning  Vector  Quantization .
Jika data pada kolom Fluktuasi (Aktual) dengan kolom  LVQ  menyatakan  fluktusi  yang  sama, maka prediksi tersebut dianggap sesuai.
Tabel 2. Uji Coba Algoritma Fuzzy KNN
Pada Tabel 2, terdapat empat kolom open price saham perusahaan pesaing yang merupakan input pada  algoritma Fuzzy  K- Nearest Neighbours . Kolom “Fluktuasi (Aktual)”  merupakan  perbandingan  harga pembukaan  dengan  harga  penutupan  saham yang sebenarnya terjadi, sedangkan pada kolom “Fuzzy KNN” merupakan hasil perhitungan
prediksi  dari  algoritma Fuzzy  K-Nearest Neighbours. Jika  data  pada  kolom  fluktuasi (Aktual) dengan kolom Fuzzy KNN menyatakan fluktusi  yang  sama,  maka  prediksi  tersebut dianggap sesuai.
Persamaan  (4)  merupakan  perhitungan persentase  hasil  prediksi  yang  benar  untuk masing-masing algoritma.
% 100 n keseluruha data Jumlah benar data Jumlah Benar(%)
Persentase  = (4) Tanggal OPEN PRICE Fuzzy KNN Fluktuasi Aktual Keterangan CISCO   FUJITSU HP ERICSSON 01-09-2015 25.22 23.60 27.39 9.57 Naik Turun Tidak Sesuai 02-09-2015 25.59 23.82 28.15 9.6 Naik Naik Sesuai 03-09-2015 25.88 24.2 28.1 9.81 Naik Turun Tidak Sesuai 04-09-2015 25.42 23.46 27.42 9.61 Turun Naik Tidak Sesuai 08-09-2015 25.98 23.82 27.43 9.79 Naik Naik Sesuai 09-09-2015 26.5 23.84 27.89 10.01 Naik Turun Tidak Sesuai 10-09-2015 25.9 23.94 27.2 9.76 Naik Naik Sesuai 11-09-2015 26 23.55 27.18 9.87 Naik Naik Sesuai 14-09-2015 26.15 24.25 27.19 9.79 Naik Turun Tidak Sesuai 15-09-2015 25.56 24.28 26.96 9.66 Naik Naik Sesuai 16-09-2015 26.07 24.57 27.75 9.74 Naik Naik Sesuai 17-09-2015 25.96 24.96 27.78 9.77 Naik Turun Tidak Sesuai 18-09-2015 25.57 24.20 27.5 9.64 Naik Naik Sesuai 21-09-2015 25.45 24.35 26.18 9.45 Naik Naik Sesuai 22-09-2015 25.06 23.84 25.89 9.37 Naik Naik Sesuai 23-09-2015 25.22 23.9 25.65 9.35 Naik Naik Sesuai 24-09-2015 25.09 23.25 25.18 9.36 Naik Naik Sesuai 25-09-2015 25.81 24.15 25.41 9.63 Naik Naik Sesuai 28-09-2015 25.83 22.75 24.49 9.36 Naik Turun Tidak Sesuai 29-09-2015 25.64 21.78 24.48 9.34 Turun Turun Tidak Sesuai 30-09-2015 26 21.69 25.07 9.75 Turun Naik Tidak Sesuai
Tabel 3. Persentase Prediksi Benar Saham yang diprediksi Algoritma % Prediksi Benar Apple Learning Vector Quantization 10 21 × 100% = 47.62 Apple Fuzzy KNN 13 21 × 100% = 61.90
Pada  Tabel  3  dapat  dilihat  bahwa  untuk prediksi  perusahaan  Apple  terhadap  empat saham  perusahaan  lainnya  memiliki  persentase prediksi  benar  yaitu  47.62%  untuk  algoritma Learning  Vector  Quantization ,  dan  61.90% untuk  algoritma Fuzzy KNN.    Berdasarkan jumlah  perbandingan  persentase  prediksi  benar pada  setiap  algoritma  yang  digunakan,  maka algoritma  yang  terbaik  digunakan  dalam pengujian ini adalah algotima Fuzzy KNN.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil uji coba yang dilakukan, algoritma Learning  Vector  Quantization dan Fuzzy KNN dapat  digunakan  untuk  memprediksi  harga saham  suatu  perusahaan  berdasarkan  saham pesaing. Uji coba yang dilakukan yaitu memprediksi saham  perusahaan  Apple  berdasarkan  saham perusahaan  Cisco,  Fujitsu,  HP,  dan  Ericsson. Data yang digunakaan adalah harga pembukaan ( open  price )  dari  masing-masing  perusahaan dengan  periode  1  September  2015  sampai dengan  30  September  2015.  Data  diperoleh dari situs website http://finance.yahoo.com. Prediksi yang dihasilkan  berupa  fluktuasi  saham  yaitu  naik atau turun.
Hasil  prediksi  fluktuasi  harga  saham perusahaan  Apple  terhadap  empat  saham perusahaan lainnya memiliki persentase prediksi benar  yaitu  47.62%  untuk  algoritma Learning Vector Quantization dan 61.90% untuk algoritma  Fuzzy KNN.    Berdasarkan  jumlah perbandingan  persentase  prediksi  benar  pada setiap  algoritma yang digunakan,  maka algoritma  yang  terbaik  digunakan  dalam pengujian ini adalah algotima Fuzzy KNN.
Pada penelitian ini diperoleh hasil bahwa fluktuasi  saham  perusahaan  pesaing  mungkin memiliki  pengaruh  terhadap  suatu  saham perusahaan,  tapi  fluktuasi  saham  perusahaan pesaing terhadap suatu perusahaan berpengaruh bagi investor untuk mengambil langkah-langkah strategis mengenai penanaman modal pada suatu perusahaan.
Pengembangan di masa mendatang, saran- saran  yang  dapat  diberikan  adalah  penggunaan metode-metode prediksi yang lain seperti neural network dan decision  tree untuk  mendapatkan hasil prediksi yang lebih baik dari algoritma yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Pada penelitian lebih lanjut dapat menggunakan data saham  selain  lima  data  saham  yang  digunakan dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  N.  Wahyuni,  S.  Wahyudi,  dan  H. Muharam, “Analisis Perbandingan Kinerja Investasi Emas Dan Investasi Saham Selama Masa Inflasi 1994–2013” , Disertasi, Universitas Diponegoro, Semarang, 2014.
[2] I. Fahmi, Manajemen Keuangan Perusahaan  dan  Pasar  Modal. Jakarta: Mitra Wacana Media, 2014.
[3] A.  Kamarudin, Dasar-dasar  manajemen Investasi  Dan  Portofolio .  Jakarta:  Rineka Cipta, 2004.
[4] W. Ahmad, “Analyzing Different Machine Learning  Techniques  for  Stock  Market Prediction”, International Journal of Computer Science and Information
Security, vol.12, no.12, 2014.
[5] S.  Agrawal,  M.  Jindal,  dan  G.N.  Pillai, “Momentum  Nalysis  based  Stock  Market
Prediction  using  Adaptive  Neuro-Fuzzy
Inference System (ANFIS)”, In. Proc. of the
International MultiConference of Engineers and Computer Scientists 2010, vol I, 2010.
[6] X.  Liu  dan  X.  Ma.  “Based  on  BP  Neural Network  Stock  Prediction” , Journal  of
Curriculum  and  Teaching,  vol.  1,  no.1,
2012.
[7] K. Alkhatib, H. Najadat, I. Hmeidi, M.K.A.. Shatnawi, “Stock Price Prediction Using K-
Nearest Neighbor(kNN) Algorithm”, International Journal of Business,
Humanity  and  Technology,  vol.  3,  no.3, 2013.
[8] S.W.  Eko  dan  Ernastuti,  “Identifikasi Nomor Polisi Mobil Menggunakan Metode Jaringan  Saraf  Buatan  Learning  Vector
Quantization”, Skripsi,
Universitas
Gunadarma, Depok, 2004.
[9] E. Prasetyo, “Fuzzy K-Nearest Neighbor in Every  Class  Untuk  Klasifikasi  Data”, dipresentasikan  dalam Seminar  Nasional Teknik  Informatika (SANTIKA),  hal.  57- 60, 2012.